蔬菜嫁接用苗的品质直接影响嫁接效率和嫁接成活率。目前嫁接用苗的筛选工作主要由人工进行分选,具有效率低、劳动强度大等缺点。本研究基于机械化嫁接对砧木用苗的要求,采用机器视觉和图像处理技术实现对南瓜砧木幼苗特征参数的无损检测,并确定了瓜类砧木幼苗分级标准。主要内容和成果如下:1、基于对蔬菜嫁接用砧木苗在嫁接适宜期内的形态特点,构建了蔬菜嫁接用苗视觉在线检测装置,采用基于LED光源的前、背景光混合的光照模块搭建了瓜类砧木嫁接苗数字图像的视觉采集处理系统硬件结构。2、基于K-Means聚类分析方法对嫁接适宜期内砧木苗品质的分级标准进行初步研究,确定了嫁接砧木苗品质分级标准:Ⅰ级苗为64.29mm≤株高≤79.02mm,茎粗>3.04mm,子叶宽>49.27mm;Ⅱ级苗为株高<64.29mm,2.58mm≤茎粗≤3.04mm,子叶宽<36.38mm;Ⅲ级苗为株高>79.02mm,茎粗<2.58mm,36.38mm≤子叶宽≤49.27mm;不属于Ⅰ级、Ⅱ级以及Ⅲ级的幼苗为非标准苗。为嫁接砧木苗在线分级系统构建提供理论依据。3、本文提出了基于图像处理分析技术对瓜类嫁接砧木苗子叶、茎秆参数的具体识别检测算法,通过G通道处理将目标对象从背景中分离出来,然后采用拟合椭圆算法完成砧木幼苗子叶宽的测量方法;采用提取骨架线算法实现砧木幼苗茎秆株高、茎粗的无损测量。4、基于C++及Halcon开发了一套蔬菜嫁接用苗品质等级自动识别系统,主要负责嫁接砧木苗数字图像的提取以及其特征参数的计算,并结合制定的嫁接砧木苗分级标准,实现幼苗在线无损分级。